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想必現(xiàn)在有很多小伙伴對(duì)于spss教程因子分析方面的知識(shí)都比較想要了解，那么今天小好小編就為大家收集了一些關(guān)于spss教程因子分析方面的知識(shí)分享給大家，希望大家會(huì)喜歡哦。 1.因子相關(guān)性的檢驗(yàn)：方法有相關(guān)系數(shù)矩陣、反映像相關(guān)矩陣、巴特利特球度檢驗(yàn)、KMO檢驗(yàn)。2.因子提取和因子載荷矩陣的求解：基于主成分模型的主成分分析法、基于因子分析模型的主軸因子法、極大似然法、最小二乘法、a因子提取法、映像分析法。主成分分析法能夠?yàn)橐蜃臃治鎏峁┏跏冀?，因子分析是主成分分析結(jié)果的延伸和拓展。3.因子命名、旋轉(zhuǎn)：在因子載荷矩陣中，多行情況，遇到變量與多個(gè)因子有較大的相關(guān)關(guān)系，即變量需要多個(gè)因子共同解釋；多列情況，一個(gè)因子可以同時(shí)解釋多個(gè)變量。說明一個(gè)因子不能單獨(dú)代表原有的一個(gè)變量，因子模糊不清，而實(shí)際情況是對(duì)因子有清醒認(rèn)識(shí)，所以因子旋轉(zhuǎn)。必不可少，盡量使一個(gè)變量在較少的幾個(gè)因子上有比較高的載荷。4.計(jì)算因子得分：因子得分為因子分析的最終體現(xiàn)，計(jì)算各因子在每個(gè)樣本上的具體數(shù)值，即為因子得分，形成的變量稱為因子變量，在接下來的分析中因子變量可代替原有的變量進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，對(duì)問題降維或簡(jiǎn)化處理。5.輸出結(jié)果分析：借助相關(guān)系數(shù)矩陣、反映像相關(guān)矩陣、巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)方法分析。觀察大部分相關(guān)系數(shù)都較高，線性關(guān)系較強(qiáng)，可以提取公共因子，適合因子分析。在KMO中，概率為0.000小于顯著性水平，拒絕原假設(shè)，與單位矩陣有顯著差異，KMO為0.882，說明適合因子分析。每組的列向量含義，特征值、方差貢獻(xiàn)率、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。第二列表示提取兩個(gè)因子，共同解釋84.259%，丟失的信息較少。第三列表示旋轉(zhuǎn)后的因子，總的方差貢獻(xiàn)率沒有改變，就是說沒有影響原有的共同度，重新分配各個(gè)因子解釋原有變量的方差，改變各個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率。碎石圖：縱坐標(biāo)為特征值，橫坐標(biāo)為因子個(gè)數(shù)。特征值越小則對(duì)原有變量的貢獻(xiàn)很小，可以忽略，所以提取兩個(gè)也算是可以的。成分矩陣：結(jié)果是某個(gè)變量等于兩個(gè)因子與對(duì)應(yīng)系數(shù)相乘后相加的結(jié)果。觀察可知，第一個(gè)因子與所有變量的相關(guān)性程度高，與第二個(gè)不高，含義模糊，不利于命名，所以因子要旋轉(zhuǎn)。因子命名解釋：采用方差極大法對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性?？梢灾付ò凑盏谝灰蜃虞d荷降序的順序輸出旋轉(zhuǎn)后的因子載荷。見圖，聯(lián)營(yíng)、股份、集體、國(guó)有在第一因子有較高載荷，可解釋為內(nèi)部投資經(jīng)濟(jì)單位，其他、外商、港澳在第二個(gè)的載荷高，解釋為外來投資經(jīng)濟(jì)單位。觀察因子協(xié)方差矩陣，兩個(gè)因子的線性相關(guān)性幾乎沒有，符合因子分析的效果。
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